Tổng quan

Chiến lược này là một chiến lược giao dịch dựa trên sự giao nhau của ba đường trung bình di chuyển (MA1, MA2, MA3). Bạn có thể có được sự kết hợp chiến lược giao dịch linh hoạt bằng cách thiết lập loại, chu kỳ, nguồn dữ liệu giá và độ phân giải của ba đường trung bình di chuyển và cho phép giao dịch giữa chúng.

Nguyên tắc

Chiến lược này chủ yếu sử dụng các tín hiệu giao dịch được tạo ra giữa ba đường trung bình di chuyển để tạo ra tín hiệu giao dịch. Đường trung bình di chuyển ngắn hơn tạo ra tín hiệu mở vị trí dài khi nó đi từ dưới lên qua đường trung bình di chuyển dài hơn; và đường trung bình di chuyển ngắn hơn tạo ra tín hiệu yên khi nó đi từ trên xuống qua đường trung bình di chuyển dài hơn.

Người dùng có thể tự do lựa chọn ba loại trung bình di chuyển (SMA, EMA, v.v.), chu kỳ, nguồn dữ liệu giá (giá đóng cửa, giá cao nhất, v.v.) và độ phân giải K-line (giá phút, đường ngày, v.v.). Ngoài ra, người dùng cũng có thể chọn mở giao dịch giao dịch giữa mỗi đường trung bình di chuyển để quyết định có nên thực hiện hành động giao dịch đối với một số giao dịch không.

Chiến lược này hiện chỉ làm nhiều hơn, sử dụng giá thị trường để mở và đóng các vị trí. Mỗi giao dịch được đầu tư là 100% lợi nhuận của tài khoản.

Ưu điểm

1. Có thể tự do chọn các tham số như loại, chu kỳ của trung bình di chuyển để tối ưu hóa và kết hợp, giảm nguy cơ phù hợp với đường cong
2. Multiple Moving Average Crossover tạo ra nhiều cơ hội giao dịch, tăng tần suất giao dịch
3. Trong khi đó, sử dụng các trung bình di chuyển dài, trung bình và ngắn hạn để cân bằng giữa xu hướng và đảo ngược
4. Hỗ trợ độ phân giải K-line khác nhau, phân tích nhiều khung thời gian
5. Tính năng dự đoán tự động, có thể kiểm tra hiệu quả phù hợp của tham số

Rủi ro

1. Sự kết hợp các tham số lớn có thể dẫn đến quá tối ưu hóa
2. Tần suất giao dịch cao, có thể làm tăng phí giao dịch và chi phí điểm trượt
3. Không có giới hạn điểm vào bằng vé giá thị trường
4. Nhiều đường trung bình di chuyển có thể có tín hiệu xung đột
5. Có thể có sự khác biệt giữa phản hồi và màn hình thực

Lời khuyên tối ưu hóa

1. Sử dụng phân tích walks forward để có được phạm vi tham số hiệu quả
2. Thêm phí giao dịch và chi phí điểm trượt vào đếm ngược
3. Cố gắng thay thế giá thị trường bằng giá giới hạn
4. Tăng điều kiện lọc để tránh xung đột tín hiệu
5. Chiến lược xác minh trong phản hồi của môi trường thực tế mô phỏng

Tóm tắt

Chiến lược này kết hợp các tính năng trơn tru của moving average và khả năng nhận dạng mô hình của tín hiệu chéo. Người dùng có thể lựa chọn các tham số một cách linh hoạt, cân bằng giữa theo xu hướng và nhận dạng đảo ngược.